从零学数据库mysql--SQL语言，

#SQL语言

使用Navicate图形化界面工具

官网地址：http://www.navicat.com.cn/download/direct-download?product=navicat_mysql_cs_x64.exe&location=1&support=Y 网盘地址： https://pan.baidu.com/s/1_z9TbieMX9Kemnyj5WWrBQ 提取码：4dgw

字符集

1. 字符集的由来：

2. ASSCII

一套文字符号及其编码,比较规则 的集合。 20世纪60年代初。美国标准化组织ANSI发布了第一个字符集。ASCII
后来又进一步变成了国际标准ISO-646

2. unicode

3. UTF-16

4. UTF-8

5. 汉字的一些常见字符集

什么是SQL

sql功能分类

1. DDL:数据定义语言

用来定义数据库对象：创建库，表，列等。

2. DML：数据操作语言

用来操作数据库表中的记录

3. DQL：数据查询语言

用来查询数据

4. DCL：数据控制语言

用来定义访问权限和安全级别

SQL数据类型

MySQL中定义数据字段的类型对你数据库的优化是非常重要的。
MySQL支持所有标准SQL数值数据类型。

MySQL支持多种类型，大致可以分为三类:

1. 数值类型

2. 字符串类型

3. 日期和时间类型

常用数据类型

在mysql中，字符串类型和日期类型都要用单引号括起来。'Joker' '2020-01-01'

SQL语句

使用Navicate图形化界面工具 连接数据库：

DDL:数据定义语言

1. 创建数据库

create database 数据库名  character set utf8;

2. 创建学生表

use joker;
create table student( -- 创建数据表
Id bigint,
name varchar(20),
age int
);

3. 添加一列

ALTER TABLE 表名 ADD 列名 数据类型;

4. 查看表的字段信息

DESC 表名;

5. 修改一个表的字段类型

ALTER TABLE 表名 MODIFY 字段名  数据类型;

6. 删除一列

ALTER TABLE 表名 DROP 字段名;

7. 修改表名

RENAME TABLE 原始表名 TO  要修改的表名; 

8. 查看表的创建细节

SHOW CREATE TABLE 表名;

9. 修改表的列名

ALTER TABLE 表名 CHANGE 原始列名 新列名 数据类型;

10. 删除表

DROP TABLE 表名;

1. 修改表的字符集为gbk

ALTER TABLE 表名 CHARACTER SET 字符集名称;

DML：数据操作语言

1. 查询表中的所有数据

SELECT * FROM 表名;

2. 插入操作

INSERT INTO 表名（列名1，列名2 ...）VALUE (列值1，列值2...);

注意事项:

批量插入

INSERT INTO 表名（列名1，列名2 ...）VALUES (列值1，列值2...)，(列值1，列值2...);

3. 更新操作

UPDATE 表名 SET 列名1=列值1，列名2=列值2 ... WHERE 列名=值

update students set age=20

2. 把姓名为小键的年龄改为18

update students set age=18 where name='小键';

3. 把小吴的年龄在原来基础上加1岁

update students set age=age+1 where name='小吴';

4. 修改数据库密码 mysql8之前:

use mysql;
update mysql.user set authentication_string=password('123456') where user='root' and Host = 'localhost';
flush privileges;刷新MySQL的系统权限相关表

mysql8:

ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY '新密码';

使用mysqladmin修改密码:

mysqladmin -u root -p password 123456

4. 删除操作

DELETE FROM 表名 【WHERE 列名=值】

TRUNCATE TABLE 表名;

DELETED 与TRUNCATE的区别

DQL：数据查询语言

1. 查询所有列

SELECT * FROM 表名;

2. 结果集

数据库执行DQL语句不会对数据进行改变，而是让数据库发送结果集给客户端。
结果集：

3. 查询指定列的数据

SELECT 列名1，列表2... FROM 表名;

4. 条件查询

条件查询就是在查询时给出WHERE子句，在WHERE子句中可以使用一些运算符及关键字：

SELECT * FROM students WHERE gender='男' AND age=20;

2. 查询学号为1001 或者 名为zs的记录

SELECT * FROM students WHERE id ='1001' OR name='zs';

3. 查询学号为1001，1002，1003的记录

SELECT * FROM students WHERE id='1001' OR id='1002' OR 1001='1003';

SELECT * FROM students WHERE id  IN('1001','1002','1003');

4. 查询年龄为null的记录

SELECT * FROM students WHERE age IS NULL;

5. 查询年龄在18到20之间的学生记录

SELECT * FROM students WHERE age>=18 AND age<=20;

SELECT * FROM students WHERE age BETWEEN 18 AND 20;

6. 查询性别非男的学生记录

SELECT * FROM students WHERE gender !='男';

7. 查询姓名不为null的学生记录

SELECT * FROM students WHERE  name IS NOT  NULL;

5. 模糊查询

根据指定的关键进行查询, 使用LIKE关键字后跟通配符
通配符:
_  ：任意一个字符
%：任意0~n个字符

SELECT * FROM students WHERE name LIKE '_____';
-- 模糊查询必须使用LIKE关键字。其中 “_”匹配任意一个字母，5个“_”表示5个任意字母。

2. 查询姓名由5个字母构成，并且第5个字母为“s”的学生记录

SELECT * FROM students WHERE name LIKE '____s';

3. 查询姓名以“m”开头的学生记录

SELECT * FROM students WHERE name LIKE 'm%';
-- 其中“%”匹配0~n个任何字母。

4. 查询姓名中第2个字母为“u”的学生记录

SELECT * FROM students WHERE name LIKE '_u%';

5. 查询姓名中包含“s”字母的学生记录

SELECT * FROM stu WHERE name LIKE '%s%';

6. 字段控制查询

SELECT DISTINCT name FROM students;

2. 把查询字段的结果进行运算，必须都要是数据型

SELECT *,字段1+字段2 FROM 表名;

列有很多记录的值为NULL，
因为任何东西与NULL相加结果还是NULL，所以结算结果可能会出现NULL。
下面使用了把NULL转换成数值0的函数IFNULL：

SELECT *,age+IFNULL(score,0) FROM students;

3. 对查询结果起别名

在上面查询中出现列名为sx+IFNULL(yw,0)，这很不美观，现在我们给这一列给出一个别名，为total：

SELECT *, yw+IFNULL(sx,0) AS total FROM score;

SELECT *, yw+IFNULL(sx,0)  total FROM score; -- 省略 AS

7. 排序

创建表:

CREATE TABLE `employee` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `gender` varchar(1) DEFAULT NULL,
  `hire_date` date DEFAULT NULL,
  `salary` decimal(10,0) DEFAULT NULL,
  `performance` double(255,0) DEFAULT NULL,
  `manage` double(255,0) DEFAULT NULL,
  `department` varchar(255) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `employee` VALUES (1001, '张三', '男', '1991-7-25', 2000, 200, 500, '营销部');
INSERT INTO `employee` VALUES (1002, '李四', '男', '2017-7-5', 4000, 500, NULL, '营销部');
INSERT INTO `employee` VALUES (1003, '王五', '女', '2018-5-1', 6000, 100, 5000, '研发部');
INSERT INTO `employee` VALUES (1004, '赵六', '男', '1991-6-1', 1000, 3000, 4000, '财务部');
INSERT INTO `employee` VALUES (1005, '孙七', '女', '2018-3-23', 8000, 1000, NULL, '研发部');
INSERT INTO `employee` VALUES (1006, '周八', '男', '2010-9-8', 5000, 500, 1000, '人事部');
INSERT INTO `employee` VALUES (1007, '吴九', '女', '2017-7-5', 8000, 601, NULL, '研发部');
INSERT INTO `employee` VALUES (1008, '郑十', '女', '2014-4-6', 4000, 1801, NULL, '人事部');

对查询的结果进行排序
使用关键字ORDER BY
排序类型

SELECT *FROM employee ORDER BY salary ASC;

2. 查询所有雇员，按月薪降序排序，如果月薪相同时，按编号升序排序

SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC, id ASC;

8.聚合函数

对查询的结果进行统计计算
常用聚合函数:

1. COUNT

SELECT COUNT(*) AS total_record FROM employee;

2. 查询员工表中有绩效的人数

SELECT COUNT(performance)  FROM employee;

3. 查询员工表中月薪大于2500的人数：

SELECT COUNT(*) FROM employee WHERE salary > 2500;

4. 统计月薪与绩效之和大于5000元的人数：

SELECT COUNT(*)  FROM employee WHERE salary+IFNULL(performance,0) > 5000;

5. 查询有绩效的人数，和有管理费的人数：

SELECT COUNT(performance), COUNT(manage) FROM employee;

2. SUM和AVG

SELECT SUM(salary) FROM employee;

2. 查询所有雇员月薪和，以及所有雇员绩效和

SELECT SUM(salary), SUM(performance) FROM employee;

3. 查询所有雇员月薪+绩效和：

SELECT SUM(salary+IFNULL(performance,0)) FROM employee;

4. 统计所有员工平均工资：

SELECT AVG(salary) FROM employee;

3. MAX和MIN

查询最高工资和最低工资：

SELECT MAX(salary), MIN(salary) FROM employee;

9. 分组查询

什么是分组查询

将查询结果按照1个或多个字段进行分组，字段值相同的为一组

分组使用

SELECT gender from employee GROUP BY gender;

根据gender字段来分组，gender字段的全部值只有两个('男'和'女')，所以分为了两组 	当group by单独使用时，只显示出每组的第一条记录 	所以group by单独使用时的实际意义不大

group_concat(字段名)可以作为一个输出字段来使用
表示分组之后，根据分组结果，使用group_concat()来放置每一组的某字段的值的集合

SELECT gender,GROUP_CONCAT(name) from employee GROUP BY gender;

2. group by + 聚合函数

通过group_concat()的启发，我们既然可以统计出每个分组的某字段的值的集合，那么我们也可以通过集合函数来对这个"值的集合"做一些操作

查询每个部门的部门名称和每个部门的工资和

SELECT department,SUM(salary) FROM employee GROUP BY department;

查询每个部门的部门名称以及每个部门的人数

SELECT department,COUNT(*) FROM employee GROUP BY department;

查询每个部门的部门名称以及每个部门工资大于1500的人数

SELECT department,COUNT(salary) FROM employee WHERE salary > 1500 GROUP BY department;

3. group by + having

用来分组查询后指定一些条件来输出查询结果
having作用和where一样，但having只能用于group by

查询工资总和大于9000的部门名称以及工资和

SELECT department,GROUP_CONCAT(salary) FROM employee GROUP BY department;
	
SELECT department,SUM(salary) FROM employee GROUP BY department;
	

总和大于9000

SELECT department,SUM(salary) FROM employee GROUP BY department HAVING SUM(salary)>9000;
		

4. having与where的区别

having是在分组后对数据进行过滤.
where是在分组前对数据进行过滤
having后面可以使用分组函数(统计函数)
where后面不可以使用分组函数
WHERE是对分组前记录的条件，如果某行记录没有满足WHERE子句的条件，那么这行记录不会参加分组；而HAVING是对分组后数据的约束。

查询工资大于2000的，工资总和大于6000的部门名称以及工资和

SELECT * FROM employee WHERE salary >2000;	

2. 各部门工资

SELECT department, GROUP_CONCAT(salary) FROM employee WHERE salary >2000 GROUP BY department;

3. 各部门工资总和

SELECT department, SUM(salary) FROM employee WHERE salary >2000 GROUP BY department;

4. 各部门工资总和大于6000

SELECT department, SUM(salary) FROM employee WHERE salary >2000 GROUP BY department HAVING SUM(salary)>6000;

5. 各部门工资总和大于6000降序排列

SELECT department, SUM(salary) FROM employee 
WHERE salary >2000 
GROUP BY department 
HAVING SUM(salary)>6000 
ORDER BY SUM(salary) DESC;
	

10. LIMIT

从哪一行开始查，总共要查几行
Limit 参数1，参数2

角标是从0开始

格式：

select * from 表名 limit 0,3;

11. 书写顺序